{"id":68387,"date":"2022-06-09T05:58:56","date_gmt":"2022-06-09T09:58:56","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/problemas-comunes-de-calidad-de-datos-en-el-sector-minorista-y-como-solucionarlos\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:56","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:56","slug":"problemas-comunes-de-calidad-de-datos-en-el-sector-minorista-y-como-solucionarlos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/problemas-comunes-de-calidad-de-datos-en-el-sector-minorista-y-como-solucionarlos\/","title":{"rendered":"Problemas comunes de calidad de datos en el sector minorista y c\u00f3mo solucionarlos"},"content":{"rendered":"\n<p>En el blog anterior <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-papel-de-la-calidad-de-los-datos-en-el-mundo-de-la-venta-al-por-menor\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">El papel de la calidad de los datos en el mundo de<\/a> la venta al por menor, hablamos del papel que desempe\u00f1an los datos limpios en el <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/industrias\/normas-de-calidad-de-datos-en-el-comercio-minorista-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sector de la venta al por menor<\/a> y de c\u00f3mo los minoristas pueden identificar si tienen una mala calidad de datos en la venta al por menor. En este blog, veremos qu\u00e9 son los activos de datos maestros de la venta al por menor, los problemas m\u00e1s comunes presentes en los datos de la venta al por menor y c\u00f3mo solucionarlos.<\/p>\n\n<p>Empecemos.<\/p>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 son los activos de datos maestros en el comercio minorista?<\/h2>\n\n<p>Toda empresa minorista utiliza una serie de activos de datos para garantizar el buen funcionamiento de sus procesos y transacciones comerciales. Pueden variar seg\u00fan el tipo de empresa, pero en general, para una empresa minorista, incluyen conjuntos de datos de clientes, clientes potenciales, clientes potenciales, vendedores, proveedores, productos, ubicaciones, empleados, tiendas, etc. Algunos de ellos se consideran <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/mdm-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">activos de datos<\/a> maestros, ya que son cruciales para el \u00e9xito de las operaciones de venta al por menor, mientras que el resto est\u00e1n relacionados de alguna manera con los maestros (ya sea debido a la similitud en el significado o el modelo de datos). Hay cuatro activos de datos principales que se utilizan en casi todas las transacciones minoristas, a saber, <em>el cliente<\/em>, el <em>producto<\/em>, la <em>ubicaci\u00f3n<\/em> y las <em>ventas<\/em>.<\/p>\n\n<h3>Ejemplo de datos maestros del comercio minorista<\/h3>\n\n<p>Como ejemplo, considere la transacci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan que un minorista procesa varias veces al d\u00eda:<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>El cliente A compra el producto B en el establecimiento C.<\/em><\/p>\n\n<p>Esta transacci\u00f3n se considera en s\u00ed misma un registro de ventas. Y para que esta transacci\u00f3n sea verdadera, precisa y fiable para su uso en cualquier prop\u00f3sito previsto, debe haber un:<\/p>\n\n<ul><li>Cliente A en el conjunto de datos de clientes,<\/li><li>Producto B en el conjunto de datos de productos, y<\/li><li>Ubicaci\u00f3n C en el conjunto de datos de ubicaci\u00f3n.<\/li><\/ul>\n\n<p>Antes de seguir adelante, observe un modelo b\u00e1sico de datos de venta al por menor que se muestra a continuaci\u00f3n:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"909\" height=\"495\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-67577\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png 909w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-768x418.png 768w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><\/figure>\n\n<h2>Problemas comunes de calidad de datos en los conjuntos de datos del sector minorista y c\u00f3mo solucionarlos<\/h2>\n\n<p>Hablamos de c\u00f3mo los problemas de calidad de los datos pueden causar un da\u00f1o irreversible a un minorista, incluyendo el impacto en los ingresos por ventas, las relaciones con los clientes, as\u00ed como la reputaci\u00f3n de la marca. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n hemos analizado qu\u00e9 son los datos maestros en el sector minorista. En esta secci\u00f3n, trataremos de ver qu\u00e9 aspecto tiene la mala calidad de los datos en el comercio minorista y qu\u00e9 se puede hacer para solucionar los problemas de calidad de los datos del comercio minorista.<\/p>\n\n<p>Aqu\u00ed s\u00f3lo nos centraremos en los problemas de calidad de datos presentes en los cuatro activos de datos mencionados anteriormente, es decir, cliente, producto, ubicaci\u00f3n y ventas. Esto le ayudar\u00e1 a identificar problemas en otros conjuntos de datos similares, por ejemplo, los problemas en el conjunto de datos de los clientes son similares a los presentes en los prospectos, clientes potenciales, proveedores, vendedores, etc. Del mismo modo, los conjuntos de datos de localizaci\u00f3n tendr\u00e1n problemas similares a los conjuntos de datos de las tiendas, y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n\n<p>Otra cosa que hay que tener en cuenta aqu\u00ed es que intentaremos examinar los problemas espec\u00edficos de ese tipo de activo de datos y no los problemas generales de calidad de los datos que se encuentran habitualmente en todos los conjuntos de datos. Para ello, hace poco cubrimos los <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/los-12-problemas-de-calidad-de-datos-mas-comunes-y-su-origen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">12 problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes y su<\/a> origen en nuestro blog anterior.<\/p>\n\n<h3>1. Cliente<\/h3>\n\n<p>La informaci\u00f3n de los clientes es uno de los mayores activos de cualquier organizaci\u00f3n. Por ello, las empresas no pueden permitirse el lujo de tener datos ausentes, incorrectos o incompletos en sus conjuntos de datos de clientes. Pero como los clientes interact\u00faan con una marca a trav\u00e9s de m\u00faltiples canales, a menudo es el primer lugar donde se detectan discrepancias en la calidad de los datos. Veamos los tres problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes a los que se enfrentan los minoristas en sus conjuntos de datos de clientes.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>How to build a unified, 360 customer view<\/h1>\r\n  <p>Download this whitepaper to learn about why it\u2019s important to consolidate your data to get a 360 view.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/whitepapers\/how-to-get-the-data-you-need-to-build-a-unified-360-customer-view\/ target=\"_blank\">Download<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Registros de clientes duplicados<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Todas las interacciones que un cliente tiene con su marca durante su viaje de compra se registran en alg\u00fan lugar de una base de datos. Estos registros pueden proceder de sitios web, formularios de p\u00e1ginas de aterrizaje, publicidad en redes sociales, registros de ventas, registros de facturaci\u00f3n, registros de marketing, registros de puntos de compra y otras \u00e1reas similares. Si no hay una forma sistem\u00e1tica de identificar las identidades de los clientes y de fusionar la informaci\u00f3n nueva con la existente, puede acabar habiendo duplicados en todos sus conjuntos de datos.<\/p>\n\n<p>Resulta bastante dif\u00edcil rastrear los duplicados e identificar los que pertenecen al mismo cliente, sobre todo si los datos que se capturan son incoherentes en todos los canales, o si hay errores tipogr\u00e1ficos o variaciones evidentes en los registros duplicados. Como resultado, puede acabar enviando el mismo correo electr\u00f3nico a un cliente varias veces, o su equipo puede tener problemas al elegir un registro para un cliente que muestre informaci\u00f3n correcta y actualizada sobre su n\u00famero de tel\u00e9fono o direcci\u00f3n.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Para solucionar la duplicaci\u00f3n, tendr\u00e1 que ejecutar algoritmos avanzados de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">cotejo de datos <\/a>que comparen dos o m\u00e1s registros y calculen la probabilidad de que pertenezcan al mismo cliente. A veces, esta comparaci\u00f3n puede realizarse utilizando s\u00f3lo un atributo del cliente (como el <em>n\u00famero de la Seguridad Social<\/em>). En ausencia de atributos \u00fanicos, tendr\u00e1 que ejecutar <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\">la concordancia difusa<\/a> en una combinaci\u00f3n de campos, como por ejemplo, utilizar el <em>nombre del cliente<\/em>, la <em>direcci\u00f3n residencial<\/em> y el <em>n\u00famero de tel\u00e9fono<\/em> juntos.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-temor-a-los-datos-duplicados-una-guia-para-la-deduplicacion-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">El temor a los datos duplicados &#8211; Una gu\u00eda para la deduplicaci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Falta de una visi\u00f3n de 360\u00ba del cliente<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Una organizaci\u00f3n media con 200-500 empleados utiliza actualmente unas <a href=\"https:\/\/martech.org\/new-blissfully-report-most-companies-have-orphaned-saas-apps-in-their-stacks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">123 aplicaciones SaaS<\/a>. La gran cantidad y variedad de aplicaciones utilizadas para capturar, gestionar, almacenar y utilizar datos es la raz\u00f3n principal de que la informaci\u00f3n de un cliente est\u00e9 dispersa en distintas fuentes. Como resultado, los minoristas no pueden realizar importantes an\u00e1lisis estad\u00edsticos necesarios para tomar mejores decisiones, como la atribuci\u00f3n precisa del marketing o la atribuci\u00f3n de clientes potenciales.<\/p>\n\n<p>La falta de una visi\u00f3n de 360\u00ba de los clientes puede obstaculizar sus esfuerzos para comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes, as\u00ed como para ofrecerles experiencias fluidas.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>La deduplicaci\u00f3n de registros de clientes se centra principalmente en elegir un registro de un cliente y descartar los dem\u00e1s. Por otro lado, el enriquecimiento de los datos para obtener una visi\u00f3n de 360 clientes se centra en reunir todos los datos que se tienen sobre un cliente y deducir significados importantes de esa informaci\u00f3n agrupada.<\/p>\n\n<p>Esto suele llevarse a cabo mediante reglas avanzadas de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\">fusi\u00f3n y supervivencia de datos<\/a>, adem\u00e1s de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/8-beneficios-de-la-concordancia-de-datos-que-pueden-ayudarle-a-hacer-crecer-su-negocio\/\">t\u00e9cnicas de cotejo de datos<\/a>. Durante el enriquecimiento de los datos, puede definir los tipos de interacciones que deben conservarse en el registro de un cliente, y tambi\u00e9n crear un registro de oro que act\u00fae como fuente \u00fanica de verdad para todos en la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>Lea m\u00e1s en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/su-guia-completa-para-obtener-una-vision-360-del-cliente\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Su gu\u00eda completa para obtener una visi\u00f3n de 360\u00ba de los clientes<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Informaci\u00f3n no verificada<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Los minoristas captan la informaci\u00f3n de los clientes de todas las fuentes posibles. Estas fuentes incluyen -pero no se limitan a- formularios de sitios web, encuestas en ventanilla, puntos de venta, vendedores, proveedores y otros. Adem\u00e1s, los datos tienden a envejecer muy r\u00e1pido, ya sea que un cliente haya cambiado su direcci\u00f3n residencial, una direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico o su apellido debido a su estado civil. Estos cambios pueden hacer que se tengan datos de semanas o meses atr\u00e1s que pueden ser muy r\u00e1pidamente inexactos o no verificados.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Dado que los minoristas tienen enormes cantidades de datos de clientes, verificar toda la informaci\u00f3n puede parecer imposible. Lo mejor es empezar con un subconjunto de informaci\u00f3n, tal vez <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/medicion-de-la-calidad-de-los-datos-cuando-hay-que-preocuparse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">verificando los 100 primeros clientes<\/a>, o verificando s\u00f3lo los nombres de los 1000 primeros clientes del conjunto de datos. La verificaci\u00f3n de un subconjunto de datos de clientes le dar\u00e1 una buena idea de la precisi\u00f3n de sus datos y de lo que puede hacer para corregir la informaci\u00f3n no verificada.<\/p>\n\n<p>Lea m\u00e1s en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/que-es-la-exactitud-de-los-datos-por-que-es-importante-y-como-pueden-las-empresas-asegurarse-de-tener-datos-exactos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Qu\u00e9 es la exactitud de los datos, por qu\u00e9 es importante y c\u00f3mo pueden las empresas asegurarse de tener datos exactos<\/a>.<\/p>\n\n<h3>2. Producto<\/h3>\n\n<p>Los datos de los productos son otro activo crucial que poseen los minoristas. Su importancia puede medirse por el hecho de que es lo primero que los consumidores navegan o revisan en su viaje de compra. Por lo tanto, cualquier inexactitud o discrepancia encontrada en sus productos expuestos puede llevarle a perder clientes en favor de la competencia. Tanto si la informaci\u00f3n se utiliza para vender productos en su tienda de comercio electr\u00f3nico como para comprender la colocaci\u00f3n de los productos en la tienda, garantizar la buena calidad de los datos de los productos puede ayudarle a obtener una enorme ventaja competitiva en el mercado.<\/p>\n\n<p>Veamos los problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes que se encuentran en los datos de los productos y c\u00f3mo puede solucionarlos.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Kingfisher uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Kingfisher corrects thousands of misclassified products by driving product hierarchies in unstructured format.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/kingfisher-corrects-thousands-of-misclassified-products-by-driving-product-hierarchies-in-unstructured-format\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Duplicaci\u00f3n de la informaci\u00f3n del producto<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Al igual que los registros de clientes, sus datos de productos tambi\u00e9n son propensos a tener m\u00faltiples variaciones para el mismo producto. Los minoristas suelen utilizar SKU que identifican de forma exclusiva cada producto, pero dependiendo de la fuente de informaci\u00f3n, las SKU pueden estar ausentes o estar presentes con distintos formatos, lo que hace imposible entender qu\u00e9 productos son realmente duplicados.<\/p>\n\n<p>Cuando los clientes navegan por su sitio web en busca de un producto y encuentran m\u00faltiples b\u00fasquedas de algo que parece casi id\u00e9ntico, es muy probable que no se sientan c\u00f3modos comprando en su tienda.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>La duplicaci\u00f3n de productos se soluciona mediante el proceso de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-concordancia-de-productos-concuerda-con-los-datos-de-los-productos-para-su-clasificacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">correspondencia de productos<\/a>. Los productos se comparan entre s\u00ed (en t\u00e9rminos de t\u00edtulos, im\u00e1genes, caracter\u00edsticas y otros atributos disponibles) para calcular la probabilidad de que sean iguales o similares. Los mismos productos se fusionan para mejorar la informaci\u00f3n del producto y ofrecer m\u00e1s detalles sobre un producto a los visitantes.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/correspondencia-de-productos-el-factor-clave-para-una-inteligencia-de-ventas-y-marketing-precisa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Product matching: The key factor to accurate sales and marketing intelligence<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Falta de taxonom\u00eda de los productos<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>La taxonom\u00eda de productos se refiere a una estructura l\u00f3gica y jer\u00e1rquica que ayuda a organizar sus productos. Cuando sus productos est\u00e1n organizados de forma l\u00f3gica, se facilita la navegaci\u00f3n, la b\u00fasqueda y el acceso a los mismos. A menudo, los minoristas tienen los productos adecuados que necesitan los clientes, pero aun as\u00ed, acaban perdiendo ventas potenciales porque los clientes no son capaces de encontrar los productos necesarios de forma r\u00e1pida y eficaz. Esto es lo que ocurre cuando sus productos no est\u00e1n estructurados l\u00f3gicamente o carecen de taxonom\u00eda.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Los grandes minoristas suelen contratar a taxonomistas para que clasifiquen sus productos en funci\u00f3n de patrones o caracter\u00edsticas similares. Sin embargo, no todos los minoristas pueden permitirse contratar a estos profesionales. Utilizan <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/productmatch-reconocimiento-y-correspondencia-automatizados-de-datos-de-productos-no-estructurados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">herramientas de categorizaci\u00f3n de productos de autoservicio<\/a> que analizan enormes vol\u00famenes de informaci\u00f3n sobre productos y los clasifican de forma inteligente en una estructura jer\u00e1rquica.<\/p>\n\n<p>Lea m\u00e1s en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/taxonomia-de-productos-101-como-clasificar-la-jerarquia-de-su-tienda-para-aumentar-las-ventas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Taxonom\u00eda de productos 101: C\u00f3mo clasificar la jerarqu\u00eda de su tienda para aumentar las ventas<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Falta de clasificaci\u00f3n y denominaci\u00f3n normalizada de los productos<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Los peque\u00f1os minoristas realizan la categorizaci\u00f3n o taxonom\u00eda de los productos internamente, lo que significa que crean sus propias categor\u00edas personalizadas y clasifican los productos en consecuencia. Por otro lado, los minoristas que comercian a nivel mundial necesitan normas de clasificaci\u00f3n m\u00e1s estandarizadas, no para clasificar los productos, sino tambi\u00e9n para asignarles identificadores \u00fanicos o n\u00fameros de producto.<\/p>\n\n<p>Por ejemplo, considere el n\u00famero de producto 00121. Este n\u00famero sigue el sistema de categorizaci\u00f3n de productos de la Clasificaci\u00f3n Uniforme para el Comercio Internacional (CUCI) que mantiene la ONU. Esta norma utiliza una jerarqu\u00eda que sigue: divisi\u00f3n grupo &#8211; subgrupo &#8211; r\u00fabrica.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>En lugar de contratar recursos para revisar las normas de clasificaci\u00f3n global y clasificar y nombrar manualmente cada producto de su inventario, es mejor utilizar herramientas que admitan la categorizaci\u00f3n autom\u00e1tica seg\u00fan normas identificadas universalmente.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/clasificar-los-datos-de-los-productos-normas-de-clasificacion-y-como-aplicarlas-sin-problemas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Clasificar los datos de los productos: Normas de clasificaci\u00f3n y c\u00f3mo aplicarlas sin problemas<\/a>.<\/p>\n\n<h3>3. Ubicaci\u00f3n<\/h3>\n\n<p>Los datos de localizaci\u00f3n son otro activo importante que poseen los minoristas. Tanto si se trata de las ubicaciones que fijan sus tiendas minoristas como de las direcciones de los clientes, es imprescindible que estos datos est\u00e9n libres de cualquier problema de calidad, como la falta de informaci\u00f3n o las direcciones no verificadas.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Gibraltar Group uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Gibraltar Group consolidates address silos to spearhead sales campaigns.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/gibraltar-group-consolidates-address-silos-to-spearhead-sales-campaigns\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Direcciones no estandarizadas<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Las direcciones no estandarizadas se refieren a la presencia de informaci\u00f3n de direcciones sin formato, no estructurada o semiestructurada en sus conjuntos de datos. La normalizaci\u00f3n se refiere a:<\/p>\n\n<p>La estructura de sus direcciones; por ejemplo, si abarcan varios campos de direcci\u00f3n o toda la informaci\u00f3n est\u00e1 presente en un solo campo de direcci\u00f3n), o<\/p>\n\n<p>El formato de los valores disponibles en estos campos; por ejemplo, los estados se abrevian (NY) o se escriben correctamente (Nueva York).<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Este problema de calidad de los datos puede solucionarse mediante la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/abordar-la-estandarizacion-y-la-normalizacion-verificacion-de-direcciones-de-usps-y-cass-incorporada\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">normalizaci\u00f3n de las direcciones<\/a>. La estandarizaci\u00f3n de direcciones (o normalizaci\u00f3n de direcciones) es el proceso de verificar el formato de las direcciones con una base de datos autorizada, como USPS en los EE. UU., Y convertir la informaci\u00f3n de la direcci\u00f3n en un formato estandarizado aceptable.<\/p>\n\n<p>Una direcci\u00f3n estandarizada est\u00e1 correctamente deletreada, formateada, abreviada, geocodificada y adjunta con valores ZIP + 4 precisos. La informaci\u00f3n de direcci\u00f3n estandarizada es importante para garantizar entregas y env\u00edos confiables, y campa\u00f1as de correo directo efectivas seg\u00fan la ubicaci\u00f3n del cliente.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-rapida-para-la-normalizacion-y-verificacion-de-direcciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gu\u00eda r\u00e1pida para la normalizaci\u00f3n y verificaci\u00f3n de direcciones<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Direcciones no verificadas<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>\u00bfCu\u00e1ntas veces ha enviado pedidos para su entrega al cliente, s\u00f3lo para que su repartidor pase horas buscando la direcci\u00f3n &#8211; y peor a\u00fan, sin encontrarla del todo porque la direcci\u00f3n especificada no era una ubicaci\u00f3n v\u00e1lida y apta para el correo. Este es el aspecto de las direcciones no verificadas en sus conjuntos de datos.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Este problema de calidad de los datos puede solucionarse mediante t\u00e9cnicas de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-verificacion-de-direcciones-coincidencia-limpieza-y-codificacion-geografica-integradas-de-direcciones\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">verificaci\u00f3n de direcciones<\/a>. La verificaci\u00f3n de direcciones es el proceso de cotejar las direcciones con una base de datos autorizada -como la de USPS en Estados Unidos- y validar la veracidad de la informaci\u00f3n. Este proceso verifica que la direcci\u00f3n es un lugar apto para el correo, preciso y v\u00e1lido dentro del pa\u00eds para la entrega del correo.<\/p>\n\n<p>El proceso suele comenzar con la estandarizaci\u00f3n de las direcciones, para luego pasar al an\u00e1lisis sint\u00e1ctico, la geocodificaci\u00f3n, el formato, etc.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s informaci\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/address-verification\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00bfCree que la verificaci\u00f3n de direcciones es una opci\u00f3n?<\/a><\/p>\n\n<h3>4. Ventas<\/h3>\n\n<p>Veamos el \u00faltimo activo, pero igual de importante para un minorista: los registros de ventas. Dado que los registros de ventas hacen un seguimiento de las transacciones, a menudo hacen referencia a una o m\u00e1s entidades de datos en su informaci\u00f3n transaccional, como productos, clientes, ubicaciones, tiendas, etc. Estos registros son muy cruciales para el negocio minorista, ya que las decisiones cr\u00edticas se basan en la informaci\u00f3n sobre las ventas, como el seguimiento de los ingresos y beneficios anuales, as\u00ed como la b\u00fasqueda de nuestros clientes recurrentes, los productos m\u00e1s vendidos, las preferencias de los clientes seg\u00fan una determinada \u00e9poca del a\u00f1o, etc.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Integrating Salesforce with DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>Improve business opportunities and customer experience by fusing the industry\u2019s fastest data cleansing software with the industry\u2019s leading CRM. <\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/guide\/integrating-salesforce-with-datamatch-enterprise\/ target=\"_blank\">Download whitepaper<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Falta de integridad referencial<\/h4>\n\n<h5>\u00bfQu\u00e9 es?<\/h5>\n\n<p>Dado que los registros de ventas hacen referencia a otras entidades, uno de los mayores problemas de calidad de datos en los que se incurre es la falta de integridad referencial. La integridad referencial significa que los registros de datos son fieles a su hom\u00f3logo de referencia. Los minoristas probablemente almacenan sus registros de ventas en una tabla de Ventas, y cada registro menciona qu\u00e9 producto se vendi\u00f3 cuando se realiz\u00f3 esa venta. Por lo tanto, es probable que espere encontrar IDs de ventas as\u00ed como IDs de productos en la tabla de ventas. Pero si un registro de ventas hace referencia a IDs de productos que no existen en la tabla de productos, es obvio que sus conjuntos de datos carecen de integridad referencial. Estos problemas pueden llevar a sus equipos a crear informes incorrectos, enviar productos incorrectos o enviar productos a clientes que no existen, etc.<\/p>\n\n<h5>\u00bfC\u00f3mo solucionarlo?<\/h5>\n\n<p>Para superar este problema de calidad de datos, es importante aplicar restricciones de relaci\u00f3n (clave primaria, restricciones de clave externa) en su modelo de datos de ventas. Pero lo mejor es examinar tambi\u00e9n los problemas de integridad referencial presentes actualmente en su conjunto de datos. Esto puede hacerse utilizando f\u00f3rmulas de b\u00fasqueda inteligentes para garantizar que todos los ID de referencia del conjunto de datos de ventas existen en sus respectivos conjuntos de datos.<\/p>\n\n<h2>Envoltura<\/h2>\n\n<p>Hemos hablado con bastante detalle sobre la calidad de los datos y lo que significa en el mundo de la venta al por menor. Desde las ventajas de los datos limpios y los indicadores de datos deficientes, hasta la naturaleza exacta de los problemas de calidad de los datos que se encuentran en el comercio minorista y c\u00f3mo pueden solucionarse. Tras haber suministrado soluciones de datos a clientes de la lista Fortune 500 durante m\u00e1s de una d\u00e9cada, nos hemos encontrado con muchos l\u00edderes que hacen valer la importancia de las soluciones de calidad de datos para el \u00e9xito del negocio minorista. Por eso hemos dise\u00f1ado una soluci\u00f3n que resuelve casi todos los problemas de calidad de los datos del comercio minorista de forma eficaz.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Major retailer uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how a major wholesaler beats a two-year data merger project deadline by several months.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/major-wholesaler-beats-a-two-year-data-merger-project-deadline-by-several-months\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<p>Nuestra soluci\u00f3n <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> ofrece una s\u00f3lida <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza de datos<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">estandarizaci\u00f3n<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">cotejo<\/a> y varias otras soluciones para mejorar la calidad de los datos de sus productos, clientes y transacciones, as\u00ed como para verificar y localizar las direcciones de los clientes para agilizar los env\u00edos de los pedidos, y conciliar las identidades de los clientes no resueltas para garantizar una facturaci\u00f3n correcta.<\/p>\n\n<p>Para saber m\u00e1s sobre c\u00f3mo podemos ayudarle, puede <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">descargar una prueba gratuita<\/a> hoy mismo o <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">reservar una demostraci\u00f3n<\/a> con nuestros expertos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el blog anterior El papel de la calidad de los datos en el mundo de la venta al por menor, hablamos del papel que desempe\u00f1an los datos limpios en el sector de la venta al por menor y de c\u00f3mo los minoristas pueden identificar si tienen una mala calidad de datos en la venta [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":67590,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1290,1291,1271,1293,1292],"tags":[543,1294,1314],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - 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